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        行業現狀

        隨著計算機存儲能力的提升和復雜算法的發展,近年來的數據量成指數型增長,這些趨勢使科學技術發展也日新月異,商業模式發生了顛覆式變化。

        數據正在被商業化,來自各種信息系統、物聯網傳感器、支付系統以及其他途徑的數據形成了一項資產,產生了巨大的商業價值。蘋果、亞馬遜、Facebook、谷歌、通用微軟以及阿里巴巴集團利用大數據分析及自己的優勢改變了競爭的基礎,建立了全新的商業模式。

        數據成為提升產業競爭力和創新商業模式的新途徑。數據在組織中得到了充分的應用并實現了巨大的商業價值。

        我國信息數據資源80%以上掌握在各級政府部門手里,但很多數據卻與世隔絕“深藏閨中”,成為極大的浪費。大數據可以把人們從舊的價值觀和發展觀中解放出來,從全新的視角和角度理解世界的科技進步和復雜技術的涌現,變革人們關于工作、生活和思維的看法。

        目前遇到的問題

        1、IT系統存在不足,用戶自主性被限制

        2、數據孤島降低價值

        3、數據管理機制缺失

        4、數據分析方法單薄,難以實現場景匹配

        5、項目周期冗長,對成本要求過高

        建設目標

        數據可視化決策系統的應用十分廣泛,通過對數據的分析、處理和展示,利用數據整體性與涌現性、相關性與不確定性、多樣性與非線性及并行性與實時性研究數據在各個行業和管理領域的應用。建設數據可視化系統可以滿足如下目標:

        1、可以觀測、跟蹤數據,所以就要強調實時性、變化、運算能力,可能就會生成一份不停變化、可讀性強的圖表。

        2、可以分析數據,所以要強調數據的呈現度、可能會生成一份可以檢索、交互式的圖表

        3、可以發現數據之間的潛在關聯,生成分布式的多維的圖表

        4、可以幫助普通用戶或商業用戶快速理解數據的含義或變化,會利用漂亮的顏色、動畫創建生動、明了,具有吸引力的圖表。這類可視化擁有強大的說服力,使用強烈的對比、置換等手段,可以創造出極具沖擊力自指人心的圖像

        系統組成

        整個系統架構分為以下3層:

        1、數據采集層
              采集來自不同業務的數據,這些數據類型可以來自各種數據庫、Excel表格、物聯網或者第三方信息化系統所采集的數據,數據采集后通過網絡上傳到服務器中進行數據的存儲、分析和轉發。

        2、數據處理和分析層
              數據的處理和分析是對采集過來的數據進行抽取、篩選、分類、比對、排序、計算和存儲分發等工作。

        3、數據可視化層
              數據可視化層是將采集和分析后的數據以各種圖表圖形的方式展示出來。

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